Em Python, listas e tuplas possuem as mesmas propriedades, podendo ser aumentadas ou diminuídas após sua criação.

Valores outliers, isto é, inválidos para a amostra, como um valor textual em vez de um valor que deveria ser numérico, devem ser identificados na etapa de preparação de dados.

Variáveis quantitativas contínuas podem assumir qualquer valor numérico, mesmo que ele não corresponda a um número inteiro.

O gráfico de dispersão é o mais indicado para representar o relacionamento entre dois conjuntos de dados, como idade e tempo de tela dos usuários.

Em um conjunto de dados com muita variação entre si, a normalização garante um desvio padrão mínimo em relação à média dos valores.

Na análise exploratória de dados, as visualizações multivariadas permitem entender as interações entre diferentes variáveis nos conjuntos de dados.

No que se refere a DevOps, julgue os itens subsequentes.

Na integração contínua, o desenvolvedor deve executar uma build local e depois atualizar seu repositório local do projeto, trazendo as alterações do repositório central.

Julgue os próximos itens, relativos a metodologias ágeis.

Na metodologia XP, os programadores estimam cada estória e predizem a quantidade de estórias que podem ser implementadas no final do release.

Julgue os próximos itens, relativos a metodologias ágeis.

Na metodologia XP, o refatoramento consiste na implementação das funcionalidades cujos componentes do código-fonte devem ser integrados várias vezes, à medida que tais funcionalidades sejam desenvolvidas e testadas unitariamente.

Julgue os próximos itens, relativos a metodologias ágeis.

Nas metodologias ágeis, as medições de entrega estão associadas ao trabalho em andamento, indicam o número de itens do projeto que estão sendo executados no momento e estão relacionadas diretamente ao WIP (work in progress) do Kanban.